|
|
Absolute deviation, 绝对离差) l3 |8 ~) ]1 W( r2 m$ a" V
Absolute number, 绝对数7 J, q+ \' M& |. D8 [
Absolute residuals, 绝对残差
+ L: W/ g3 Z7 r& n% nAcceleration array, 加速度立体阵) S! K `7 K8 r
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度- g }$ p+ D; W0 e! G6 c
Acceleration normal, 法向加速度
6 U9 r! H5 j7 W" @' m8 J hAcceleration space dimension, 加速度空间的维数' H. o3 m! F. {) f+ E4 w) T
Acceleration tangential, 切向加速度
, @4 m# v! K5 TAcceleration vector, 加速度向量
- N6 ~ D" D3 L3 [9 OAcceptable hypothesis, 可接受假设
, e2 x- X/ Y" \9 U# hAccumulation, 累积) r/ R; H; D5 ?8 u7 z& c2 d! B
Accuracy, 准确度
2 s; f$ k0 e U/ F6 NActual frequency, 实际频数% Y7 N% \( F, p- \
Adaptive estimator, 自适应估计量
$ Y$ ]5 R4 ^0 v( aAddition, 相加
7 ^9 }8 `( W6 M0 O# X. IAddition theorem, 加法定理
5 h" [1 ~# R0 T: s* A; h9 G) {) _Additivity, 可加性
" Z) E% L/ b/ J8 F" GAdjusted rate, 调整率
# a/ W8 F4 c6 D' m* vAdjusted value, 校正值. x( V+ i6 ~4 W, [9 Y. G3 N
Admissible error, 容许误差
0 ?3 |4 \( E5 K: U0 D9 ^: s/ VAggregation, 聚集性/ K7 C9 u x, {( u
Alternative hypothesis, 备择假设
1 A& b& R+ e MAmong groups, 组间8 }: F6 m( S: g2 _# Z9 ?7 V- h
Amounts, 总量; l# x- x1 u) n' Y! f* A
Analysis of correlation, 相关分析
! X2 { @+ N/ N1 }0 j! K, IAnalysis of covariance, 协方差分析
7 G* Y, J7 m2 g0 R* c, e3 v5 c, qAnalysis of regression, 回归分析
' S4 V2 q% H6 L+ u) [ l, G& k6 rAnalysis of time series, 时间序列分析8 q' Y3 v! G: [. U1 O6 m" _
Analysis of variance, 方差分析% U7 t& X; m5 A' @
Angular transformation, 角转换
8 g, `- I$ \) |: OANOVA （analysis of variance）, 方差分析# }7 S# `: | k9 `+ G
ANOVA Models, 方差分析模型4 c* B$ N, a2 M" E. f$ L
Arcing, 弧/弧旋; h( E' u& u0 G; `8 C
Arcsine transformation, 反正弦变换
5 m4 K! I% A7 f4 tArea under the curve, 曲线面积: n+ _1 M2 g3 N% [" C8 R1 @
AREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
$ _- `* L% {8 c( g4 o' n) rARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 ' E4 @( M }% h; Q5 ^4 r8 l: M
Arithmetic grid paper, 算术格纸+ J1 x7 I( C3 m1 q+ v
Arithmetic mean, 算术平均数8 {9 ?7 Y( L( k1 ?0 S- O, R
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系9 g7 ~( X' f* h& F+ I& G
Assessing fit, 拟合的评估 \; Y4 T$ ? ^' d m
Associative laws, 结合律
' @) i! ?6 x( e! U8 L( k: {Asymmetric distribution, 非对称分布
$ |. F" T! m( b6 H; }: ]) S2 J9 C" O: ?Asymptotic bias, 渐近偏倚
8 d8 f5 F2 N& ?+ i. k3 CAsymptotic efficiency, 渐近效率. t$ h+ M! p0 Q( ~" q: u; C
Asymptotic variance, 渐近方差
2 k$ m1 M0 R. [. U9 W: b' Y7 ?Attributable risk, 归因危险度
4 q! @; y5 w! SAttribute data, 属性资料
5 m" ]+ ]$ `/ | Q# k' z/ QAttribution, 属性
; V6 d# P/ M9 `6 BAutocorrelation, 自相关% n# Q7 ]5 O* Z( C8 }) a
Autocorrelation of residuals, 残差的自相关8 U5 A5 \* s1 C
Average, 平均数
, i/ `8 f& v) o4 }' L3 O$ v1 _0 M/ EAverage confidence interval length, 平均置信区间长度
* K# z# S9 G9 x" A/ qAverage growth rate, 平均增长率
' f1 G( b4 z7 [8 z/ Z2 U! G/ |, [Bar chart, 条形图
1 q- J7 s& Y, J6 `Bar graph, 条形图. M0 E. C& k) Z( m
Base period, 基期. {) M9 \9 C4 T2 Z3 i/ f/ |
Bayes' theorem , Bayes定理2 J% }2 a' o+ g/ `& b+ a* b' O$ `
Bell-shaped curve, 钟形曲线- L4 R* Y% e3 q; m$ d+ g9 i
Bernoulli distribution, 伯努力分布/ h/ r1 S d8 B2 P# M# z
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
$ m* l9 A/ i1 \/ g! K3 x9 j) Y5 @Bias, 偏性
& j& g; S% z% D0 F( a$ kBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
. Z; o3 X/ G* o9 y l. b TBinomial distribution, 二项分布
* n3 n+ O6 P. g. c! ?; j: oBisquare, 双平方! Z& g9 Y) _& [: _: i6 N
Bivariate Correlate, 二变量相关3 c# F5 C- `( Q5 y9 L# P1 c6 H3 f) o% G
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布- }% N5 ~3 u9 Q- T) l
Bivariate normal population, 双变量正态总体
. W1 K5 @" h/ R& uBiweight interval, 双权区间% N1 B- `! R, @# g! K1 _- d
Biweight M-estimator, 双权M估计量) _6 L" R4 }! f, ]
Block, 区组/配伍组
1 [/ c U! c, Y) ?9 P/ [2 U" j0 zBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包! H! K7 C, k1 K2 d) Q6 ^
Boxplots, 箱线图/箱尾图
) J& z- f: d0 x6 U- k" }Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点# i) T3 t% p- I/ m
Canonical correlation, 典型相关
0 K4 Z! P) d7 p; g5 L& oCaption, 纵标目! Z& |. \9 F6 ?/ c2 _
Case-control study, 病例对照研究7 D- Q: @' b" |
Categorical variable, 分类变量2 x; L1 i- J# e6 h1 `
Catenary, 悬链线
7 V- G! A8 W( y+ mCauchy distribution, 柯西分布& b0 h; k' N* H- w: H& M3 g* j
Cause-and-effect relationship, 因果关系3 f% i z, a6 @5 S0 r4 S/ C' P
Cell, 单元
1 x, `! v4 A' ACensoring, 终检, u" e( R' p/ E' ]3 | N0 q
Center of symmetry, 对称中心( K$ `! E& M. e/ ]
Centering and scaling, 中心化和定标
" R2 L* o0 d- P* ] I' m! {8 j8 ]Central tendency, 集中趋势
" l/ W1 K) w- a, E: Z0 LCentral value, 中心值
: T3 p9 [: V) o" W5 v* }CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测5 K" k+ |* w, L
Chance, 机遇/ w" R$ f1 C$ f% e
Chance error, 随机误差" }2 a3 R# g4 y& Z7 R
Chance variable, 随机变量3 U$ {9 {8 T% b7 L k7 x9 \- j! c
Characteristic equation, 特征方程% v$ q( e+ X: J9 Z$ a2 v; W
Characteristic root, 特征根) N' J) o0 D: Z x
Characteristic vector, 特征向量6 Y2 y/ k' }, @- h
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则
; ?& z' Q2 z8 R$ V" A% t8 z& } V; QChernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
# Z* d- m; Y% d W/ R8 [$ GChi-square test, 卡方检验/χ2检验
. k# a4 {/ Z' U( a! xCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解% u; j+ M& w. ^$ C$ K. p- q* _
Circle chart, 圆图 2 f0 s& c4 z* Z3 [) A
Class interval, 组距/ W* H8 x1 ]' Z- J! l" I$ i+ ^) g
Class mid-value, 组中值
2 U) \0 A C* O9 Y/ b/ uClass upper limit, 组上限8 P y) `) z6 ~/ A/ [
Classified variable, 分类变量
: v/ `: l. @5 a+ P( _$ HCluster analysis, 聚类分析
; U% S3 J% Y- CCluster sampling, 整群抽样
! W- |& X' h/ p6 R! W+ v) v& DCode, 代码6 d0 @" v1 g2 W" [) r5 g6 q
Coded data, 编码数据( m u" ]6 O/ B g' Y! R
Coding, 编码
% d$ D5 C( D3 b( y6 z& K9 E( A' XCoefficient of contingency, 列联系数
6 }( J1 L& n0 Z' e& U; f5 CCoefficient of determination, 决定系数
' ~2 ~4 i- ^0 a$ hCoefficient of multiple correlation, 多重相关系数! }. Y. Q( M/ }5 l6 ?5 k0 T' B# p
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数
) {. o! C- x) \0 f4 t! Q: `4 DCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数5 I1 p) X; X- V$ H
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数9 ` a' A) p: F( `7 X: v# R) s
Coefficient of regression, 回归系数+ q& l& U& U$ ~! s
Coefficient of skewness, 偏度系数/ l0 r3 m( f ~ Y. f# u
Coefficient of variation, 变异系数6 v( v% r+ t/ \1 d
Cohort study, 队列研究/ Y3 b+ Z( b7 y3 H4 l
Column, 列3 H( N0 C8 l+ k1 X
Column effect, 列效应
" l/ a/ ]9 e8 `& wColumn factor, 列因素8 O8 B. x( O) r/ x
Combination pool, 合并- \% D( [) \+ h( u1 b
Combinative table, 组合表
8 U. @' l) h6 ]8 E2 n5 ECommon factor, 共性因子5 ~: ]3 \& a1 M' V; `: o
Common regression coefficient, 公共回归系数
9 @+ b- O0 ^" ^% X/ z$ ^Common value, 共同值
7 g: A2 \1 U) [$ s, UCommon variance, 公共方差 M( h4 J" f" p A+ d, h6 @ ~
Common variation, 公共变异6 D! F5 p7 X2 ]7 }2 j
Communality variance, 共性方差5 R2 y7 C& F' ^/ i5 H) N
Comparability, 可比性# s* x8 p0 o; y$ O. Y/ [# W
Comparison of bathes, 批比较
# C# q; h0 n5 ^1 O( g9 yComparison value, 比较值3 n0 j7 z9 G. b" T" e
Compartment model, 分部模型6 R9 c" l F# A2 V
Compassion, 伸缩4 x0 n& \% J9 U) _6 o
Complement of an event, 补事件. h0 R; I; A& x7 e
Complete association, 完全正相关
5 {0 p3 L0 I& f4 u, K, C9 r8 X: _Complete dissociation, 完全不相关) G% P8 I: `1 e b
Complete statistics, 完备统计量
3 {4 B5 P7 G/ o4 a- I0 aCompletely randomized design, 完全随机化设计! L& n, h I% O" G7 c! e9 V
Composite event, 联合事件
/ e- r: l% Y3 p0 y8 ~Composite events, 复合事件
( n$ d3 x9 A l' |! v8 TConcavity, 凹性
5 O: t8 d1 I% _& ^% f+ O7 UConditional expectation, 条件期望8 y; y4 L4 @8 f. j- ]7 [- p( |
Conditional likelihood, 条件似然
/ D0 {( d! \( {: \" TConditional probability, 条件概率
* L1 `* g/ @" l/ X% b1 fConditionally linear, 依条件线性* X$ B! W3 h' `/ L( G9 o. d9 |! m3 \* H% i
Confidence interval, 置信区间" C+ R& P+ F k% n' K
Confidence limit, 置信限' b) H7 S7 k# q- i4 D: @
Confidence lower limit, 置信下限
, }7 u) J3 ?! h* N! g! j) a( MConfidence upper limit, 置信上限
5 I8 Z2 T# Q6 `" _5 i& tConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析 X3 S3 l* q' ~
Confirmatory research, 证实性实验研究
( p9 `" ]9 L% sConfounding factor, 混杂因素" Q" m4 k& h* b2 S2 Z: C1 v5 P& s
Conjoint, 联合分析) i$ [6 @$ D- M
Consistency, 相合性# \" _) F, R. b$ ?0 v/ h( I$ N% m
Consistency check, 一致性检验" E+ R* o2 j9 F. p1 T! m
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计, W- h, p0 h# i$ h# v% r, @) G) Q
Consistent estimate, 相合估计, C. M& [& d& _+ q
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
# \8 _8 S$ P( v/ SConstraint, 约束
3 |. [/ ?9 E1 I/ t6 Y, O7 \- [Contaminated distribution, 污染分布5 j0 y' R8 \5 n) r; m: d
Contaminated Gausssian, 污染高斯分布1 s. {; V/ \2 ]; @
Contaminated normal distribution, 污染正态分布
# Z' `: Y5 o( z- mContamination, 污染. F; l0 ~8 N9 }: R9 a
Contamination model, 污染模型( v) o, ^1 A7 V- J! w/ \
Contingency table, 列联表+ W% M- {) e3 k9 u$ ?4 Y
Contour, 边界线6 M' k- b* H" U' X3 @
Contribution rate, 贡献率# a) I8 ~8 B: ~
Control, 对照$ r8 _0 ?/ y8 D% [' V% _% S2 |
Controlled experiments, 对照实验0 b% O8 j5 Y, C. G8 O0 M
Conventional depth, 常规深度
. @8 O! \. V4 h3 hConvolution, 卷积
; f& ~3 K, ^9 A; zCorrected factor, 校正因子
+ \+ ?/ w0 A; b9 wCorrected mean, 校正均值' N7 f5 o" b: U5 Q$ u
Correction coefficient, 校正系数
+ i- h( M& @- b; M& ~Correctness, 正确性$ _! @9 u/ q+ P' A1 d9 R
Correlation coefficient, 相关系数+ S7 W) i6 B* {" G( N: |9 O6 H+ h
Correlation index, 相关指数7 |4 C4 T @( K) {# _8 v
Correspondence, 对应
, n% e; j% v* z$ e$ W FCounting, 计数9 {9 B7 \- q7 [3 O( {
Counts, 计数/频数
' y$ T) X7 D3 l, L0 ECovariance, 协方差
# i$ v. }+ }' `9 MCovariant, 共变
. x0 b& Z/ l( P1 l# y* A( mCox Regression, Cox回归
/ R2 |3 F3 p5 n! f8 cCriteria for fitting, 拟合准则7 E4 @: s( l @& ?1 ~
Criteria of least squares, 最小二乘准则
$ Z! `0 s* D1 l! L4 FCritical ratio, 临界比
( G! M! _! [7 n: v" k8 a4 ?Critical region, 拒绝域( k# A! k, ]% {5 W
Critical value, 临界值# W/ W: E$ o3 V- e
Cross-over design, 交叉设计& C0 u- b5 k" _% u; x
Cross-section analysis, 横断面分析
5 K6 x9 g# {1 q4 u" ^6 YCross-section survey, 横断面调查
$ m0 {1 l0 M2 v% ^/ b0 NCrosstabs , 交叉表 2 o- j( v0 t/ b5 z8 w/ X
Cross-tabulation table, 复合表
+ u* F2 l: { G4 O2 o# Y* JCube root, 立方根
- E' X1 _# s4 lCumulative distribution function, 分布函数: l6 C2 M) l- ]2 A' l. v+ x7 I- J
Cumulative probability, 累计概率* ^, x6 j$ \( `, K- x
Curvature, 曲率/弯曲
% w4 o6 ]' H2 \: aCurvature, 曲率/ U/ l, B& p8 u/ W0 v4 d' _, O
Curve fit , 曲线拟和 ) F5 f- D0 w, p+ Q, j/ s. ^
Curve fitting, 曲线拟合4 o# M# q* S5 w& ^9 k
Curvilinear regression, 曲线回归) m, T5 ]7 A6 U! u
Curvilinear relation, 曲线关系
. ^5 H0 C# T7 g0 sCut-and-try method, 尝试法8 N- b- f7 j' P" E6 s7 W% n4 i: o
Cycle, 周期) ?7 q7 ~: |6 w8 n& F+ Z4 L
Cyclist, 周期性! N5 {( O9 Z; F: E5 y; J- A
D test, D检验% {2 {+ ~% n5 X3 X8 q0 \( Z
Data acquisition, 资料收集
1 b, g1 x A" _- sData bank, 数据库# N2 }# W- r/ P, `# ~" L7 c
Data capacity, 数据容量
+ e% J4 K7 L6 f2 _5 `: hData deficiencies, 数据缺乏# b. _( }+ V' m1 O0 E! C
Data handling, 数据处理! U9 j" U Z) J2 ?, g" C( W
Data manipulation, 数据处理
! [$ {# D4 F9 W" fData processing, 数据处理
& e( Y9 i0 \) r1 h/ GData reduction, 数据缩减( h" \- D% [2 u% T
Data set, 数据集: y) n. S* T4 w- }$ H2 ^! p I6 v
Data sources, 数据来源: z9 u) t1 m3 l7 [7 F" E5 p
Data transformation, 数据变换
% W% ~9 M9 |: P+ N2 t3 yData validity, 数据有效性 t$ c3 M' Y3 I6 L2 o( u* B9 L
Data-in, 数据输入
- @0 t5 Q; O, _4 rData-out, 数据输出
* g, V! e; B' U% H" s9 v- t( sDead time, 停滞期
4 K* c* M$ z0 L0 b- qDegree of freedom, 自由度
) l+ V) E0 F# L# bDegree of precision, 精密度! z1 \) v- u6 Z+ e0 C1 `+ _
Degree of reliability, 可靠性程度
3 o) b# q8 m, L8 b0 d& L l5 ~Degression, 递减1 _" Q# P2 k9 G) G$ l0 l. ]
Density function, 密度函数
' v& p$ c! n7 c: g b2 P4 fDensity of data points, 数据点的密度+ d/ x. D1 t+ o$ i
Dependent variable, 应变量/依变量/因变量
1 s& }9 P' b4 nDependent variable, 因变量
; g2 P3 l* C" H, d* [) @: u. K _Depth, 深度. b: Y; h# p( `5 Q, k% B3 R
Derivative matrix, 导数矩阵
8 U! {% w6 g% i% l/ m v/ PDerivative-free methods, 无导数方法
# U. L7 Q( F N- iDesign, 设计5 ?3 s) E. k0 n3 a
Determinacy, 确定性
8 F6 B' m6 C0 B. N) {3 P. b# z) r8 WDeterminant, 行列式
% B' K& a% W6 h9 g$ w3 zDeterminant, 决定因素
# J6 Z3 P. F+ jDeviation, 离差
* k- D7 c1 j6 D9 lDeviation from average, 离均差
1 V" R8 |4 Y' u& hDiagnostic plot, 诊断图
; `$ J1 @% D7 W/ y/ @* z, C" ?Dichotomous variable, 二分变量
( f- i, _& |) K t4 k( zDifferential equation, 微分方程, q5 v$ O6 w1 s! i& A! S) Q
Direct standardization, 直接标准化法
8 p2 |6 o1 H7 S) U0 K) IDiscrete variable, 离散型变量
) a4 J# U2 w! S9 ~) ]* zDISCRIMINANT, 判断
" f+ `( j$ A. I' ^7 q5 nDiscriminant analysis, 判别分析
: [) p) T: t: w7 x* N B" E* CDiscriminant coefficient, 判别系数
! j* v' z; h, U/ S3 l' Q- C. e; I( pDiscriminant function, 判别值3 @1 `! l% N0 l/ a% {3 k& G' }5 k* w6 ^6 U2 q
Dispersion, 散布/分散度
: p( _$ y8 p( y* y Z# BDisproportional, 不成比例的/ |' f3 p. l+ M$ `4 |
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量) p$ U$ R+ b1 b* g* W8 F2 f) ]
Distribution free, 分布无关性/免分布9 r' X) V" i+ H. T: j; D/ z# G
Distribution shape, 分布形状% o- ^, S- ]3 e# [4 }; A& K! @9 ^
Distribution-free method, 任意分布法
' g+ w' E' ~, pDistributive laws, 分配律4 H* u( \% J( b; I
Disturbance, 随机扰动项
( h+ G- U% T: ~/ Z- W& P% eDose response curve, 剂量反应曲线% Z; ^! B! [( U+ v7 z
Double blind method, 双盲法
% w( ]+ @6 F# u8 k; bDouble blind trial, 双盲试验" b2 [, ?0 `' X6 k+ U$ ?
Double exponential distribution, 双指数分布
) M6 g' y7 ]# t* m! G) S. \Double logarithmic, 双对数, q( E7 X/ q, s2 t' |1 u
Downward rank, 降秩! F* q" S5 y/ @9 e6 U
Dual-space plot, 对偶空间图
' y; D5 k% E$ j. ~* iDUD, 无导数方法
; a* E$ Z8 U; ^! zDuncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法
4 X* g5 a8 G7 C; f8 Q% uEffect, 实验效应
) W# h( `4 K$ nEigenvalue, 特征值( x- H5 K* B2 s$ d( y
Eigenvector, 特征向量
. M/ F( {, h( W: _" a1 p2 bEllipse, 椭圆: z9 |. G8 b- j) u
Empirical distribution, 经验分布
" |3 u2 `( n2 e. |! fEmpirical probability, 经验概率单位% X& J' Q, G% I. D+ }! a
Enumeration data, 计数资料. t8 s4 w# Y9 z
Equal sun-class number, 相等次级组含量0 M' e0 @: t8 ~; v
Equally likely, 等可能
3 u3 O( p7 n+ e! q$ K& G7 gEquivariance, 同变性3 z8 f Z7 k9 F6 b# Y" C
Error, 误差/错误
* }2 d1 t% c" \* S- P& O) KError of estimate, 估计误差
# d6 x, d* t6 yError type I, 第一类错误
: c. \8 e7 u# \! ^5 f, {Error type II, 第二类错误. _6 A% f6 @/ [$ }
Estimand, 被估量
) \* e9 e. A! E# P$ |1 W% GEstimated error mean squares, 估计误差均方
' c, m3 D6 W: S8 l2 nEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
- E8 _) v6 d, K7 k0 g7 }- ~, XEuclidean distance, 欧式距离+ c: c( j, m& `0 h Z0 Z
Event, 事件
! f% n0 J" @- b5 ~. U* O5 t, FEvent, 事件
( h2 M! m8 ?9 a6 s4 M& HExceptional data point, 异常数据点0 N( u* I. A$ ~ i$ s2 \4 U
Expectation plane, 期望平面% @& a. h3 W# b% v( P) v0 f, J
Expectation surface, 期望曲面
# G! T# m# ], {* x( C( UExpected values, 期望值
& B9 \0 [" G" M U' \4 t+ f% {; aExperiment, 实验5 n0 e9 L$ w8 [! R8 c5 H
Experimental sampling, 试验抽样
2 B' }8 @# [& nExperimental unit, 试验单位+ h6 c9 H# i. K# d) O: z$ g
Explanatory variable, 说明变量1 q5 x- I5 I, `
Exploratory data analysis, 探索性数据分析/ \8 H- U8 m& O: R
Explore Summarize, 探索-摘要; ?! w! H! N: ^! n- N
Exponential curve, 指数曲线
9 F; ]. L+ H, _* {. z8 rExponential growth, 指数式增长8 `, {- N) p; g) k
EXSMOOTH, 指数平滑方法 R1 k& [4 `4 H; v$ ^
Extended fit, 扩充拟合
9 l6 [, p' ^' I2 V7 SExtra parameter, 附加参数
& n. R! |2 e; c4 aExtrapolation, 外推法+ b: Y5 J1 t- a& Y
Extreme observation, 末端观测值
! o# V& E! Z) k& q, ^& aExtremes, 极端值/极值
8 d: n' e- T4 x: HF distribution, F分布4 Z" D! m% E0 o7 _! I" F
F test, F检验5 y" ^6 V! S/ G" \
Factor, 因素/因子; l2 D) b) |4 y
Factor analysis, 因子分析
/ E; r$ [! S) {8 i mFactor Analysis, 因子分析
J; j3 H6 g$ @$ hFactor score, 因子得分
. P; H3 e6 M. A' xFactorial, 阶乘
. y6 W2 E6 r, |$ FFactorial design, 析因试验设计8 F1 c8 K( Y' u
False negative, 假阴性
; H: |$ A+ }5 }2 `' \: m hFalse negative error, 假阴性错误& ^6 y9 R) g# |- v8 ?* e
Family of distributions, 分布族) {- O1 v6 j6 y. X/ }6 h* z- e
Family of estimators, 估计量族! J# x5 J) Q1 l3 x: Q5 ?7 ~8 P- ^
Fanning, 扇面
. ~! r! i m% yFatality rate, 病死率
: \' M/ Y X% CField investigation, 现场调查 H2 m' R2 `/ E3 f' F# V% Q
Field survey, 现场调查
! \ P+ d3 U0 RFinite population, 有限总体
5 m# o( V- ^) L( O6 k) CFinite-sample, 有限样本
' Q5 u% B! u7 O8 n% SFirst derivative, 一阶导数" ^3 [8 t- m5 x* m1 u6 l
First principal component, 第一主成分
+ ?7 I/ i* I2 bFirst quartile, 第一四分位数
$ u4 f9 [8 j, f3 _0 ?Fisher information, 费雪信息量
9 h3 Y! j0 s: |# _9 uFitted value, 拟合值; l* v, O. z3 u Y
Fitting a curve, 曲线拟合0 m& a; e2 Y, L4 C7 c. c9 o
Fixed base, 定基
- y: m5 `: U- f9 d( NFluctuation, 随机起伏
/ R* T" v2 ~& wForecast, 预测$ Q6 W! k- |! g7 H, c! x- l; P' N
Four fold table, 四格表% S/ R5 B1 r0 F h1 R( T+ Q2 m
Fourth, 四分点
0 a/ y; [' i$ [9 _) g% \Fraction blow, 左侧比率
0 H* @8 f3 M: gFractional error, 相对误差
0 l% |% ^4 @/ o- n, GFrequency, 频率
, b! u$ S# O2 D: K& sFrequency polygon, 频数多边图; b' L. o4 {+ J! I- M( n
Frontier point, 界限点5 }/ M$ J! W# u& K; [
Function relationship, 泛函关系
# L5 j5 V" @! T( r, V* l% V4 |; ~Gamma distribution, 伽玛分布
. n8 K. K: g4 e! o# a+ z; C0 S. {: D: JGauss increment, 高斯增量- a+ v T5 d/ I- Y- C
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
$ w& z7 ^" y) s5 B( YGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量
4 A1 @9 ^& G! FGeneral census, 全面普查1 Q: Q' d4 y0 B5 `
GENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 * ^2 ?" \6 {) H1 k
Geometric mean, 几何平均数
: R% @6 g3 `- m% l$ ?: ^Gini's mean difference, 基尼均差
% I$ a4 G* G' jGLM (General liner models), 一般线性模型
& q: l# P, K" t" J& u" n! J1 n6 V9 IGoodness of fit, 拟和优度/配合度
3 C1 z5 u) k$ w4 Z3 |/ X$ x( t4 c! JGradient of determinant, 行列式的梯度0 W' b4 [9 A) w$ _1 F
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方' R0 |; q3 Y/ k7 I- Q6 F
Grand mean, 总均值! _# o0 |0 `# D% [% l! W
Gross errors, 重大错误; z& \+ U; M+ _/ t: ?% q- |* K" \
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
) B0 a0 d D) E, ?Group averages, 分组平均
* P1 s* w% E9 i3 E/ v4 `Grouped data, 分组资料$ T( P9 h' p/ }. ]
Guessed mean, 假定平均数# E. f/ a! D: X# Z% t- d* I% e
Half-life, 半衰期( f; l, c$ {7 i8 P7 p( c
Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量0 m1 e+ k8 V: |+ ^, T/ F- Q
Happenstance, 偶然事件
6 a) B* l1 |( \8 pHarmonic mean, 调和均数
) E! T& @6 u3 _/ H! Q/ {5 nHazard function, 风险均数
5 g* X# H* d8 SHazard rate, 风险率; S; }. D" R7 }; N) S
Heading, 标目 $ e7 z& ]$ s; P4 u$ i* c
Heavy-tailed distribution, 重尾分布- c) b6 |$ L- t+ p
Hessian array, 海森立体阵0 Y0 s* {- ^) C) N4 k
Heterogeneity, 不同质
, b: ^" X F! I' E* s. R: qHeterogeneity of variance, 方差不齐 5 L6 r: S* x9 @% u3 }
Hierarchical classification, 组内分组7 \- x/ r6 f5 D( v K- {
Hierarchical clustering method, 系统聚类法
8 t4 z, [4 K& E7 {% b2 F( HHigh-leverage point, 高杠杆率点
6 `+ w& P; c/ v% THILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型5 L2 \ }# j d( C& Z: m. `
Hinge, 折叶点
) {! r7 S! J8 H. t0 NHistogram, 直方图
$ K- h6 F' I8 m; ~3 vHistorical cohort study, 历史性队列研究
) B1 o7 m! Z* N; gHoles, 空洞
' a! L, d8 x# c4 g4 h$ B$ J+ ^% N8 ^: [HOMALS, 多重响应分析& A7 F: ]9 X. y; E @
Homogeneity of variance, 方差齐性) W* @5 N1 W% `" X3 L4 a
Homogeneity test, 齐性检验
+ {, |- W% w/ G8 R& PHuber M-estimators, 休伯M估计量" {( G) s j/ Q2 g# j( ?, a
Hyperbola, 双曲线* D7 c4 B1 N; T5 _) f( ?
Hypothesis testing, 假设检验
4 J4 R( v; ]9 z8 g& DHypothetical universe, 假设总体2 H& s8 L9 L" c1 X1 T9 F
Impossible event, 不可能事件
% B- M4 j- W- ^2 A4 I8 W i |+ \Independence, 独立性' G% [! H/ m% l) z% F" K
Independent variable, 自变量/ a! f' ^ H6 I s' P
Index, 指标/指数- J# e/ w5 A0 f N2 A
Indirect standardization, 间接标准化法
- X" Q% D( A7 q8 A& X' a) `Individual, 个体; m) q( E! M. S+ e
Inference band, 推断带
* t5 c6 k* J: I8 D) x8 N; e0 cInfinite population, 无限总体
0 _5 `6 g% W- bInfinitely great, 无穷大: c7 \* J+ b6 T; j; R5 x2 W
Infinitely small, 无穷小
9 b0 C5 Z- n& u8 O6 UInfluence curve, 影响曲线
+ g9 ^$ \3 _2 s" U- mInformation capacity, 信息容量
2 o6 y# w0 o+ X1 x% DInitial condition, 初始条件+ k. D# I! o, q4 I( p4 s
Initial estimate, 初始估计值4 }7 j. u9 u) r1 `. N
Initial level, 最初水平5 g7 p- V; a; E, L$ W) i
Interaction, 交互作用2 u4 ?( n8 ?; m$ V& x) K x
Interaction terms, 交互作用项" A: V: Z" X- e' v
Intercept, 截距
4 D" Z1 a& V- v5 n- i* }# \Interpolation, 内插法% m+ e: k( _0 O g) w7 x2 o7 f1 Y) w
Interquartile range, 四分位距
5 \. o8 b$ ~! w( ^) BInterval estimation, 区间估计
C, L. b4 [) m; G+ HIntervals of equal probability, 等概率区间
& c/ _5 O g. ~6 \% B( WIntrinsic curvature, 固有曲率
' f" a7 y8 t# M8 \- \2 Q wInvariance, 不变性* J3 p8 H, l6 U7 n: {1 n
Inverse matrix, 逆矩阵
) M) P% O' Z% g4 z" o# m: B gInverse probability, 逆概率
' A% K2 `" Q- x* f5 [9 NInverse sine transformation, 反正弦变换
8 ?* [5 r' _. v4 t g! x; KIteration, 迭代
9 y0 Q9 C' A' e% V2 B! q- q' MJacobian determinant, 雅可比行列式/ K+ `! o7 C3 K) J3 t \3 P
Joint distribution function, 分布函数0 g$ y6 D4 h: {
Joint probability, 联合概率$ \" b8 T- I; o8 l1 Q V' |
Joint probability distribution, 联合概率分布+ N# Y7 N# h9 F P
K means method, 逐步聚类法
4 p; r, P1 j0 M& X7 N4 }) t. J, c4 F4 ^* DKaplan-Meier, 评估事件的时间长度 4 P" U9 e$ d! p5 E' X
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
: v/ n! f1 }/ DKendall's rank correlation, Kendall等级相关
4 F; S: R$ h% YKinetic, 动力学: s0 [8 E- L6 L! H3 }6 E
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
- k( t& @ @. MKruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验
6 R: W% s7 ~/ f' \Kurtosis, 峰度5 A* P5 \- B/ f
Lack of fit, 失拟
, L0 }# U$ g* ]8 zLadder of powers, 幂阶梯
% n& a* q7 o+ ^6 O1 sLag, 滞后
/ M5 N' S- G9 s# c) t2 E- iLarge sample, 大样本
9 e" y4 j0 h" _* mLarge sample test, 大样本检验
+ ?0 R) a L- R) V) k: I1 oLatin square, 拉丁方
7 k* w1 b( l! Y# K7 R0 I7 _Latin square design, 拉丁方设计! s0 |/ p4 O, D+ t3 h0 K
Leakage, 泄漏
; p, q( c$ W: f4 OLeast favorable configuration, 最不利构形, k3 q* T, @* P/ T( d. A. Z; `; c- q
Least favorable distribution, 最不利分布
; v! |& e& Q+ Y, l6 tLeast significant difference, 最小显著差法/ ?7 u# n% J5 C4 }5 ~1 ?6 W
Least square method, 最小二乘法0 C1 Z; s1 i6 A
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
& B3 C" L0 p* ?) ~0 DLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合# e) p, w+ E, `* \9 u
Least-absolute-residuals line, 最小绝对残差线" ?% K: a4 B0 v! `. r) w
Legend, 图例
, ^& N) a: J; d$ }$ TL-estimator, L估计量( E5 m7 R$ K, ?' X2 f
L-estimator of location, 位置L估计量
3 A4 N, t/ s! F( HL-estimator of scale, 尺度L估计量
1 V) Z9 w7 y' `* h4 @; ?/ bLevel, 水平
! @0 Z3 c( T. J' a3 h' WLife expectance, 预期期望寿命
Z' M) `3 c9 eLife table, 寿命表
/ _* W: k; A* u; ^4 _Life table method, 生命表法" o+ A, W- r" u' Z0 D$ v
Light-tailed distribution, 轻尾分布
! _' e5 }" G+ F$ v$ S0 FLikelihood function, 似然函数
5 E. F# |& V, r# l2 b7 Y3 p# _& r& \Likelihood ratio, 似然比% O3 n; L# [5 _, q
line graph, 线图
2 {' q- y* z( F" NLinear correlation, 直线相关
0 y2 S( v0 O1 w, v# U! ~Linear equation, 线性方程
$ _' J, \/ e* g2 p/ CLinear programming, 线性规划% D1 p) L) H- ~% |& a4 |2 P
Linear regression, 直线回归; r: m3 V& [, \4 C
Linear Regression, 线性回归
1 \; d/ s' n" E0 h# l8 z$ VLinear trend, 线性趋势
' k; W! B' E0 W5 u; {& i0 v* a7 p6 RLoading, 载荷 $ \1 v, J7 P& Q! {3 Z$ p
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
$ S) v' S" `* S# r) f) l: W( tLocation equivariance, 位置同变性
% p, |8 z j4 ALocation invariance, 位置不变性% Z: H! r" X" @3 A8 X0 [3 A
Location scale family, 位置尺度族0 K* l, k+ t/ v/ V2 @
Log rank test, 时序检验 # z4 v2 a5 |) F5 F" D
Logarithmic curve, 对数曲线
! r I1 Y' }6 g5 ALogarithmic normal distribution, 对数正态分布
( a/ j3 ?% ]8 }Logarithmic scale, 对数尺度8 C2 W% L4 b2 b8 ~+ l& c% W' N D
Logarithmic transformation, 对数变换/ y5 i. t7 T+ B
Logic check, 逻辑检查
1 ^$ p$ u( |/ A6 c6 dLogistic distribution, 逻辑斯特分布
9 n5 o5 q' `5 ]Logit transformation, Logit转换+ m' L8 ]$ B" |) J" {" [
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型
9 [" N) i& P4 \6 l# ~1 TLognormal distribution, 对数正态分布
. O' G/ T4 K; ]5 m% Z- I4 hLost function, 损失函数
0 A: ]$ }2 l8 z, k) Z) WLow correlation, 低度相关
* n" c3 K% E7 e+ @! C0 Q- K9 `! y0 @Lower limit, 下限
4 i: ]7 a h% m: B" q; GLowest-attained variance, 最小可达方差
% B( C0 q$ _, ^1 R) FLSD, 最小显著差法的简称
9 g9 R: r5 ?) a* ?Lurking variable, 潜在变量
+ S7 [4 S0 m3 f! F9 D5 _" v+ T, fMain effect, 主效应- f( v% g# \* I3 ~5 J7 p
Major heading, 主辞标目
+ @% A. L, Q7 v6 e) k' w% fMarginal density function, 边缘密度函数& [$ o2 h% ~1 Z5 @1 J
Marginal probability, 边缘概率/ o: F& s$ v" b; g3 B/ [- q0 {
Marginal probability distribution, 边缘概率分布! P/ |4 G4 f9 t' A
Matched data, 配对资料% ~9 G0 o# j! v4 ]. H4 {# Z/ K
Matched distribution, 匹配过分布
, x9 [: S$ d* G$ PMatching of distribution, 分布的匹配
" @! l) V7 Z6 d! H3 V- A1 HMatching of transformation, 变换的匹配
0 J4 v* v0 j6 D( T: t. h; U) ?Mathematical expectation, 数学期望
( B2 Q' v* z5 Z' s: k; iMathematical model, 数学模型
! h! t! l" W; r$ fMaximum L-estimator, 极大极小L 估计量% L2 P1 g; Q4 e1 [! F; h6 P* L
Maximum likelihood method, 最大似然法% j+ o3 }% h- j& ?4 O* N; [
Mean, 均数
# ?4 F1 x6 b$ i2 ~, K/ _Mean squares between groups, 组间均方
* a2 M( }" l( Z6 g" ZMean squares within group, 组内均方
% ?" O3 B* V7 K s! z4 @Means (Compare means), 均值-均值比较
4 [4 b# h: c* y! ?- E8 FMedian, 中位数# Q5 X& k' n$ a9 o. q
Median effective dose, 半数效量
/ b5 C* I& J: a- hMedian lethal dose, 半数致死量
0 j6 m G% q' s! X$ \& O3 z/ @# \Median polish, 中位数平滑% M- E9 M% K' X2 H6 d, S
Median test, 中位数检验
7 ^! }2 v8 P6 q0 F7 j8 G LMinimal sufficient statistic, 最小充分统计量
( I: y; y x( HMinimum distance estimation, 最小距离估计3 C7 E0 I1 C6 D4 ]
Minimum effective dose, 最小有效量
& A/ Z0 a" M" Z* UMinimum lethal dose, 最小致死量9 b# \1 I! |" L% B4 {1 b5 i* F
Minimum variance estimator, 最小方差估计量
6 Z- s7 w: U3 w9 O. I8 f: X5 rMINITAB, 统计软件包9 W9 l: G+ {; P$ |
Minor heading, 宾词标目, x! J$ H& t3 O* c
Missing data, 缺失值
8 k- T2 ]9 i2 j( |: s. H% C9 T, oModel specification, 模型的确定
9 f+ J+ \. _! t* M4 `Modeling Statistics , 模型统计
( N' r& A6 t0 o9 [% P( xModels for outliers, 离群值模型7 K0 |& ^! w; G/ r& S
Modifying the model, 模型的修正
9 n" v {6 Q0 d+ d. VModulus of continuity, 连续性模
$ w/ d# u# q1 p% h$ t0 A5 uMorbidity, 发病率 / r0 e# V+ g6 k. ~- j
Most favorable configuration, 最有利构形
, P6 H6 G2 \7 \/ R+ t# qMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
3 L% E5 i) \- @( \Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归
+ E3 m, Z+ K0 }5 y7 x- ]2 zMultiple comparison, 多重比较5 @$ A6 X) N! h) l* a" l7 s
Multiple correlation , 复相关
5 E! ? h- a3 `5 zMultiple covariance, 多元协方差
' f, I" [" G8 U( U) A# E- oMultiple linear regression, 多元线性回归/ y, }+ ]$ m; N/ V; Y- B: \$ W
Multiple response , 多重选项
- D) u* O1 \1 u K# LMultiple solutions, 多解
, K7 X9 C! J; m) QMultiplication theorem, 乘法定理
1 b& ^5 H; k1 I5 n! _" M: sMultiresponse, 多元响应$ Q3 Y/ K3 {: O' ?
Multi-stage sampling, 多阶段抽样 U/ n7 V# j) R! k8 n8 V3 Z
Multivariate T distribution, 多元T分布' R; n' G% p7 A- @
Mutual exclusive, 互不相容
# s0 {/ @2 q& O+ X3 Y3 _9 [1 Z& }/ o. V" @Mutual independence, 互相独立+ z/ d4 n' R1 w4 W7 z
Natural boundary, 自然边界
4 \8 m+ A! J' C/ K( uNatural dead, 自然死亡: L, [' C7 K& u& o f
Natural zero, 自然零# [, q9 U: t' o- t6 c
Negative correlation, 负相关
" o8 `1 C: U! \3 e/ e7 I5 c3 C# qNegative linear correlation, 负线性相关9 W( F6 e) ]% P4 L ~
Negatively skewed, 负偏
( d, I4 p; V' e5 C& E+ }5 u% gNewman-Keuls method, q检验0 ]8 U' [+ N2 S
NK method, q检验
* W9 X. I# r8 vNo statistical significance, 无统计意义% Z! j2 C4 \5 N& n7 j0 U1 ]; c
Nominal variable, 名义变量! G) E0 c% D6 l: c5 c% v8 U
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性% Y1 Z8 F8 t9 X$ S6 d! Z N
Nonlinear regression, 非线性相关! C1 w$ ^( i' B% g4 J' \' W
Nonparametric statistics, 非参数统计
s8 d$ A, W8 F7 S0 G) oNonparametric test, 非参数检验
6 S4 e5 a" G$ ?0 x2 r% PNonparametric tests, 非参数检验
2 o/ ^- h. ~& I; z2 D6 L2 cNormal deviate, 正态离差2 V$ G# {/ i" v! J& f
Normal distribution, 正态分布) O- h! f1 h, k- t4 y0 u2 W4 p
Normal equation, 正规方程组
% \- X8 ]& `5 D$ ]! ZNormal ranges, 正常范围
$ z/ P) }! V' N' tNormal value, 正常值
& G8 p; \, t e* m+ l( g' KNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数0 T' z; P& v4 w6 x% s
Null hypothesis, 无效假设
6 ?$ j. |- }! f, [. j H! A6 dNumerical variable, 数值变量
* |# S6 \0 Y3 m) aObjective function, 目标函数
* o6 _" \0 m+ K: F! ?Observation unit, 观察单位5 k2 M- h4 U4 p7 w
Observed value, 观察值
5 l% N8 b/ o2 w9 \6 {One sided test, 单侧检验
7 \( n0 F' s- V$ v3 Y5 m% IOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
8 t& _. Y2 K k6 Z$ A! NOneway ANOVA , 单因素方差分析
8 N1 s: W, N m" p# m, \Open sequential trial, 开放型序贯设计5 ]( Y0 B) g9 N5 K0 M
Optrim, 优切尾
& L7 y/ y+ A. \Optrim efficiency, 优切尾效率3 [9 w) g5 ` U$ L1 r* r* z
Order statistics, 顺序统计量$ a8 I( {* r. Q* e% p
Ordered categories, 有序分类
4 j$ g0 ]1 M( e$ u& D$ ?Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归( B& `" k3 w0 u0 G* d
Ordinal variable, 有序变量
* z. b: H- E8 V: AOrthogonal basis, 正交基
7 n5 ]& x1 y4 k( ^3 F+ @Orthogonal design, 正交试验设计
. `. e- g7 e) J3 c0 HOrthogonality conditions, 正交条件( C* d# w6 t! o6 ]
ORTHOPLAN, 正交设计
/ A9 L3 Y& E1 ZOutlier cutoffs, 离群值截断点% m8 w) K0 X) G* Y; s& n% |
Outliers, 极端值
( G( `( w, ?* Z4 W, AOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 # d6 W% Q7 @6 F6 y
Overshoot, 迭代过度
( @2 j" m4 s+ e4 E/ Y" HPaired design, 配对设计
- J! @" L, P) ?4 M3 X' J9 T4 WPaired sample, 配对样本" P: }; Z/ @8 h, }( b/ J, U8 `
Pairwise slopes, 成对斜率 S0 `4 ?1 p; b( y
Parabola, 抛物线* _7 {5 {/ r' ?" ^1 |4 P' ^
Parallel tests, 平行试验' K' d- s; k$ N& V# x' r
Parameter, 参数7 c1 B2 t7 M @7 Q. d( x! Z
Parametric statistics, 参数统计: t9 e; O* I7 c! e( t- G1 i, S
Parametric test, 参数检验, t8 Y$ X9 [+ A! S( w1 a
Partial correlation, 偏相关
3 g, q/ f, z2 I) sPartial regression, 偏回归
; d6 H/ {# e: d/ p' P7 B0 IPartial sorting, 偏排序. j( w! S6 `( O2 \; O( Q+ ~
Partials residuals, 偏残差& x- ]/ v9 h! |9 f" H
Pattern, 模式
3 n# E, O- y4 z# u. ^! M* yPearson curves, 皮尔逊曲线
! h3 v4 F" w3 y# ?, @- MPeeling, 退层/ ~, I1 C$ A5 C$ X+ h6 {& t
Percent bar graph, 百分条形图9 W/ }! Q" a N: s0 O5 X4 ~5 D
Percentage, 百分比: A( q( g# [7 a3 Q% q; W. k
Percentile, 百分位数0 J) ^( f8 I, r8 @
Percentile curves, 百分位曲线2 d! f* R$ ^, C, q
Periodicity, 周期性* c5 x$ ]+ B4 \* a
Permutation, 排列
* Y& o8 n, I4 u7 U. |4 W* cP-estimator, P估计量
3 n+ D6 K$ V/ c* D- EPie graph, 饼图
- [4 ^( R! p9 ], MPitman estimator, 皮特曼估计量) b4 p& W: i9 E. C, g6 v5 }8 |2 I
Pivot, 枢轴量7 c+ y, ^" w2 ~' b, J! T# I6 R
Planar, 平坦, t8 P0 A3 c) i! }
Planar assumption, 平面的假设6 \% r/ O6 B6 ]. G' v* ~ j
PLANCARDS, 生成试验的计划卡
9 y Q( _( F; I# ZPoint estimation, 点估计# B5 q$ i/ T# k6 s" l9 M& q
Poisson distribution, 泊松分布
; o' A( x# i/ @3 a9 M* u; tPolishing, 平滑
% J7 J2 Y' f' pPolled standard deviation, 合并标准差& v! E7 K! \/ j2 i
Polled variance, 合并方差
+ G: D7 [4 |$ _ Y, oPolygon, 多边图
* G) L, F& s' b; y, Z& ~; D S+ \/ aPolynomial, 多项式- c. U3 `+ Z( d+ W7 f3 }7 I, q
Polynomial curve, 多项式曲线$ j( H. V' J4 y
Population, 总体
9 M) c2 S7 l7 M2 }Population attributable risk, 人群归因危险度
& u+ p: ]. S+ r4 TPositive correlation, 正相关
4 ?( z U* F* o( K fPositively skewed, 正偏3 i9 t; J5 {! U& b& L/ S$ A2 \
Posterior distribution, 后验分布
+ l/ M# J/ q' _; f( {3 G! bPower of a test, 检验效能9 u" J ` d O# r) w$ v$ r
Precision, 精密度
6 z4 v9 L0 B! S! J3 Y- EPredicted value, 预测值0 Q/ |' |4 m) P6 D, p# X. X5 F
Preliminary analysis, 预备性分析
: p1 |8 X# Q. Q2 ~8 H7 o3 wPrincipal component analysis, 主成分分析
7 |3 ]/ h2 k) ?) g4 A, yPrior distribution, 先验分布+ _, Y! B: j. j; a7 i w4 {
Prior probability, 先验概率
" o+ W7 O* H0 [# {1 \Probabilistic model, 概率模型! W. ]+ E( G" F# \/ T* j) [
probability, 概率
1 Y6 [9 F+ j) A5 MProbability density, 概率密度
$ B" [+ D" \9 T. k4 K" wProduct moment, 乘积矩/协方差
g# x+ U& A1 _5 e/ S( P3 F1 vProfile trace, 截面迹图
+ K' H u( C. v; dProportion, 比/构成比& s' k2 r B h* o* a8 X# ]6 u
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
1 G f# H9 X5 lProportionate, 成比例
8 Y' O0 m: d, s! i* Y/ jProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量
) E# c/ y3 @) t( QProspective study, 前瞻性调查+ v# V+ t2 A6 m6 Y
Proximities, 亲近性 " @! _) t: K- U4 x. M8 F
Pseudo F test, 近似F检验
x" v5 h/ G; P* `Pseudo model, 近似模型* B: I7 U; F( ]5 h$ @
Pseudosigma, 伪标准差
6 p; _3 `4 l. x' `" R% @, Q% ?& o* EPurposive sampling, 有目的抽样
% a+ Y2 k- q% H& T6 z/ c9 VQR decomposition, QR分解# I$ C8 p: z% h& b3 h* Q
Quadratic approximation, 二次近似
a, J, l) B9 \9 S5 bQualitative classification, 属性分类: C6 i7 V, J3 r4 w }( J& v
Qualitative method, 定性方法6 t2 }1 ~; j% P
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
0 ^% `) E: C7 f0 D% {Quantitative analysis, 定量分析
+ b( G* w4 \3 A2 Y7 N! S: dQuartile, 四分位数
2 C" f( ]8 x6 a# @Quick Cluster, 快速聚类
$ c5 `! f) F$ G6 q8 lRadix sort, 基数排序
( G$ o2 t8 g# Y* S' u( X1 `& ]+ nRandom allocation, 随机化分组
& N5 Z; W% w" u9 O7 l1 G0 [Random blocks design, 随机区组设计9 x# o( i9 Z. x3 U- | d, Z+ n0 @8 p
Random event, 随机事件
2 ]- D+ U% E( _5 M% NRandomization, 随机化
6 P! w1 X' H% w) N1 B( {Range, 极差/全距# [! h1 |9 k- U5 Q) c, _
Rank correlation, 等级相关
) D+ o/ H$ r$ C4 D% K; f/ ?; _Rank sum test, 秩和检验 |6 ?1 h- o, A: b0 \
Rank test, 秩检验
, A+ [) {- \( R0 oRanked data, 等级资料/ f$ r, z! ~. h2 C
Rate, 比率
. `' w6 G3 G" YRatio, 比例
1 L& F( u( q; Y! l/ W- L2 ERaw data, 原始资料3 b2 }) l( x$ o" L/ M
Raw residual, 原始残差
* {* N; P- s6 @" ^- sRayleigh's test, 雷氏检验( }! T& m6 k7 T/ e: c9 ], {$ N
Rayleigh's Z, 雷氏Z值
& c1 s9 M! h( s6 L) XReciprocal, 倒数
8 @- \7 x0 ]8 y, M3 iReciprocal transformation, 倒数变换' D" M# O2 ]' o
Recording, 记录' y% d% k) d( l* c! D. q2 ?
Redescending estimators, 回降估计量
$ M" ]6 I* H+ q3 X% GReducing dimensions, 降维) L& u1 Q- s- w) [
Re-expression, 重新表达) ~; B' a7 l$ Y, g
Reference set, 标准组
5 \' E6 K. d4 I, lRegion of acceptance, 接受域
: C/ w H @7 X4 oRegression coefficient, 回归系数
8 E# N6 O% Z# y H! R; JRegression sum of square, 回归平方和
7 P; D, \9 `( w( T7 `Rejection point, 拒绝点$ Y' h& j9 C$ @& Q) U' ]8 h
Relative dispersion, 相对离散度
# V* m7 B; f9 pRelative number, 相对数/ B: u$ |( N. Q @
Reliability, 可靠性. D2 Z g8 X4 e
Reparametrization, 重新设置参数1 C# R! P/ r8 v' A
Replication, 重复
2 u/ ^ @4 n# ~7 S( B& RReport Summaries, 报告摘要
( [9 S4 D& D: O6 Z) ?Residual sum of square, 剩余平方和
. Q1 ~* A1 F# b- pResistance, 耐抗性7 a9 b, R( [' t6 Q' I
Resistant line, 耐抗线4 s/ S+ P: m: E$ r: }4 o
Resistant technique, 耐抗技术
& U3 x' }$ r) c8 r$ y gR-estimator of location, 位置R估计量9 e* h4 y8 V9 K' q
R-estimator of scale, 尺度R估计量
& |* R) M7 t j- I+ kRetrospective study, 回顾性调查0 M; B8 |; J0 a# u: `
Ridge trace, 岭迹. V5 M0 a$ W% ~' _. R# l
Ridit analysis, Ridit分析5 P/ ~7 ^$ Q/ Q. C' ~- j; ^
Rotation, 旋转
1 Q4 D4 l5 P# F6 Z! R4 ?+ ]+ IRounding, 舍入* E$ B/ j. \/ l. S9 w W
Row, 行* n9 N$ i9 a {) k8 D9 f, i
Row effects, 行效应
# ]8 e! R& f/ J; Z5 F+ c i$ A( hRow factor, 行因素" Q* K3 v% W4 w4 V. d4 k
RXC table, RXC表
& s& o" {; e8 S- T, H: P V# LSample, 样本
* K& h2 p r9 [, ]$ ^Sample regression coefficient, 样本回归系数 \4 E3 g" j0 t4 ^+ ~" v) f
Sample size, 样本量5 r9 [" F2 b0 H5 Y8 Z
Sample standard deviation, 样本标准差2 j8 Z4 F; ]3 v0 a' t& E; a3 t0 ?
Sampling error, 抽样误差
" P! e5 ~2 e9 K Y( S) `, }SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包: q1 I- S/ @& t/ k! R( P
Scale, 尺度/量表' G6 g0 V2 d# c; x I2 s
Scatter diagram, 散点图) J* q4 s0 ?: E- M1 n
Schematic plot, 示意图/简图
1 n+ D$ I k- g4 s( tScore test, 计分检验
$ w8 `6 A. R( p) h8 bScreening, 筛检7 O: b; p1 r& D# p/ V, `
SEASON, 季节分析
/ K B% p! M9 d1 j3 QSecond derivative, 二阶导数
2 L7 g' F( H! X: ]2 U, VSecond principal component, 第二主成分8 W! M% n& G3 F0 t0 W" V) j" Y
SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 $ M; L. [/ r# X) s$ ?9 n0 A A9 P8 X
Semi-logarithmic graph, 半对数图
1 o: z, h! L, D' C* TSemi-logarithmic paper, 半对数格纸
8 d$ t8 ]0 U- n! @: |# h# k! tSensitivity curve, 敏感度曲线
& m$ A& p4 R: i d6 {/ B9 t9 |2 {Sequential analysis, 贯序分析
6 _, z2 X: a6 Y/ h uSequential data set, 顺序数据集* z: p" G' _ e- x5 @/ d
Sequential design, 贯序设计
9 n" Q, C9 |/ a: p, eSequential method, 贯序法- r5 A9 z2 Y: S5 H9 }( r+ O; k$ j
Sequential test, 贯序检验法
& k. I: O" ~0 _9 jSerial tests, 系列试验- x# B1 ?& [# S" }9 S/ e( @7 |
Short-cut method, 简捷法 ' Z/ s+ D, ]. {3 F
Sigmoid curve, S形曲线5 r8 C, t' c* ~3 p. r% v5 x
Sign function, 正负号函数
# h& ?/ r7 A- @# WSign test, 符号检验# r! o) L! N5 _3 m5 u) }2 @
Signed rank, 符号秩
" o; f( H6 w" LSignificance test, 显著性检验
' k8 v7 @* Q9 X0 s7 m( v% x0 uSignificant figure, 有效数字
( {, ^, b; J( Q7 r3 JSimple cluster sampling, 简单整群抽样! g, E2 c8 K0 R& g* F
Simple correlation, 简单相关; {- N( \* V& p8 x4 w
Simple random sampling, 简单随机抽样
9 ]) |; l1 D7 E2 [' {Simple regression, 简单回归
! M' D5 ], S; h# fsimple table, 简单表
! b. I; Q+ m# r- t* g' T4 F2 fSine estimator, 正弦估计量
9 d- O4 M7 e! z; s v) FSingle-valued estimate, 单值估计6 Y Q1 E2 X9 k, F+ H4 s
Singular matrix, 奇异矩阵% T2 O& f; d% s# }+ m: ]
Skewed distribution, 偏斜分布
* C8 ^" x; z6 V4 _Skewness, 偏度
% Q# E( W* E: B7 j& q* c+ jSlash distribution, 斜线分布7 g1 }* {1 O' w# ^$ k/ l' W: l
Slope, 斜率
( D' Z/ v0 S: T- L9 i3 nSmirnov test, 斯米尔诺夫检验
H* h h2 h: ^ _* d# c( zSource of variation, 变异来源
0 N1 e7 A, V$ C, T: C5 JSpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关
5 O. A* U# b2 \, y- [3 GSpecific factor, 特殊因子
: `3 J1 W* K2 f' VSpecific factor variance, 特殊因子方差
# | f" h6 U1 p2 c# W& h) P5 a' ~Spectra , 频谱
3 O& {4 ^0 h- i% u1 g0 w% kSpherical distribution, 球型正态分布
$ k+ Y/ ?" V. K( C# t" f# c8 B/ }Spread, 展布) \# x' H% p5 f) X" T w/ C
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
; u9 u% w( a, |/ e! T r# |$ |Spurious correlation, 假性相关
+ B( k; y0 u5 |9 L3 U. KSquare root transformation, 平方根变换
) _- ], x- h, U g" f7 i3 TStabilizing variance, 稳定方差
2 y+ H$ F8 @) Z9 GStandard deviation, 标准差
3 r$ H+ y2 E+ V G9 ^- dStandard error, 标准误
7 r5 l+ @7 i1 p# fStandard error of difference, 差别的标准误3 ^9 Z, N9 c6 B' ]$ U- I
Standard error of estimate, 标准估计误差
0 w7 p* x8 v" B! f( Y: {' PStandard error of rate, 率的标准误
3 ?) ~ K0 I" D1 i; aStandard normal distribution, 标准正态分布
" p# C! G, U0 D' s) }Standardization, 标准化$ z$ h1 r# A7 ?" |8 C
Starting value, 起始值* s {1 k5 C" y7 [. R6 {0 n1 j
Statistic, 统计量& `- H7 |* n" M' y3 g' N
Statistical control, 统计控制
8 ~ |, L6 i0 G8 d- ~6 r9 o' iStatistical graph, 统计图
9 l4 T) c1 d" y& vStatistical inference, 统计推断1 j2 L( i9 I. I7 \3 _6 W7 u" r3 Y
Statistical table, 统计表
" D( D& z$ v( s5 L% iSteepest descent, 最速下降法
5 W5 [) D8 V" B4 n1 y2 ^. r' e, Y# B& GStem and leaf display, 茎叶图/ g7 ]7 h; M% e! N1 B0 x
Step factor, 步长因子
+ J) E- I/ Z( S) ^) Q0 E+ iStepwise regression, 逐步回归; S5 ]; i# _" _6 r5 r* S; {
Storage, 存
/ k0 [, Y% J- V* SStrata, 层（复数）
5 i: c, x1 y6 ] B9 O6 {Stratified sampling, 分层抽样
0 P3 z6 c0 l1 s. O) ?3 j% lStratified sampling, 分层抽样
' }- w [! ]- a, O* N8 cStrength, 强度- m, f. T9 L; H$ y, h% m- \
Stringency, 严密性1 K# q: V4 p! X
Structural relationship, 结构关系) v' i( G6 v7 f2 z/ @/ O( t
Studentized residual, 学生化残差/t化残差& V) o w, C. I, g# |
Sub-class numbers, 次级组含量8 n9 g3 ]$ f9 t! }" z3 t9 A
Subdividing, 分割+ [) c' m4 `% a: s1 U
Sufficient statistic, 充分统计量0 @! j6 }9 [. r
Sum of products, 积和
8 B% @- x& j' O1 W7 HSum of squares, 离差平方和
/ S% F/ v: i, y/ X1 Z) p+ A' PSum of squares about regression, 回归平方和
: m9 L% d, k9 @Sum of squares between groups, 组间平方和: p. ?* I3 R; D* h$ i
Sum of squares of partial regression, 偏回归平方和
' i- c/ d- u) SSure event, 必然事件
; c0 \! k8 [; a9 M+ ZSurvey, 调查% B# m; k* v0 T3 J/ V2 N
Survival, 生存分析# Z6 I0 a( ^8 Q: E+ M
Survival rate, 生存率
0 r1 U/ Q3 T$ E4 m7 H. k% R4 oSuspended root gram, 悬吊根图+ y6 I" f1 q# O$ U
Symmetry, 对称% S2 p: L- A8 L( z
Systematic error, 系统误差
1 F! {2 ], T+ r" \" W( U% A9 tSystematic sampling, 系统抽样
+ p4 f/ B) h3 Z( T, ?# @5 n$ i! B9 sTags, 标签$ f% f7 I. t A' `
Tail area, 尾部面积
r2 D+ v" d* e+ ^; vTail length, 尾长/ g; Y: ?2 ], V
Tail weight, 尾重
0 q" m+ x9 s% X- X9 m& p8 ?2 W3 ETangent line, 切线
, [, y+ v# v' o6 TTarget distribution, 目标分布7 q3 p1 H& Z. F8 a( p; y
Taylor series, 泰勒级数
# J5 K! t0 G6 \3 R" m- i. A6 RTendency of dispersion, 离散趋势* [4 X1 b% l( @
Testing of hypotheses, 假设检验; r5 [7 P( L ?; E( K
Theoretical frequency, 理论频数3 v$ H7 n( \: ~$ j0 M$ P+ B
Time series, 时间序列
) Z; ], A! }* LTolerance interval, 容忍区间1 ~% Z5 j4 ?1 G% C& q
Tolerance lower limit, 容忍下限
! B# C+ u: {- `* N# i% O; p" `3 s9 ^Tolerance upper limit, 容忍上限- s# A+ E1 k7 ^# f! s
Torsion, 扰率
$ W' w/ D' c/ J0 f/ yTotal sum of square, 总平方和* s6 m( e! |* P8 @/ G4 G
Total variation, 总变异
. z |$ ? i; ~7 @1 R R& MTransformation, 转换
4 F& c. r/ n1 O. f" dTreatment, 处理
- u& L$ q) S/ r# i5 Q. T x1 xTrend, 趋势4 I2 W3 D0 G: ]$ H
Trend of percentage, 百分比趋势
9 P8 @# `2 R3 {: L) I, j8 K/ a: e+ HTrial, 试验
% o" A. I/ g3 d) OTrial and error method, 试错法& U& E4 ]1 L5 [9 k$ ^; L, X5 G+ q
Tuning constant, 细调常数
3 C; M2 [0 s% ?7 r0 E& N2 \Two sided test, 双向检验
" N/ A* `! i/ R& t( L q0 XTwo-stage least squares, 二阶最小平方
0 H9 E, d* v4 k- w* l& ?Two-stage sampling, 二阶段抽样
' F$ p# I. e6 A/ z1 i( W* b4 hTwo-tailed test, 双侧检验. U, Y) A) A; x3 \ L1 H$ X
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析9 h3 _' g0 x0 t' ]" t9 X
Two-way table, 双向表3 m. |/ X9 {2 w
Type I error, 一类错误/α错误
+ y) Y) `% A9 ]% R+ U$ z3 CType II error, 二类错误/β错误# v7 _/ y, w9 j, o/ ?
UMVU, 方差一致最小无偏估计简称( a1 A2 ~/ l, f b
Unbiased estimate, 无偏估计
7 e! h5 P8 u2 P- H) V" C$ S1 B9 NUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归$ J) h1 G: c5 H2 `2 [& E
Unequal subclass number, 不等次级组含量( S! R5 q" ?: l8 n/ d8 Z5 g
Ungrouped data, 不分组资料
6 K! K* f. v+ FUniform coordinate, 均匀坐标
0 s3 Y Y$ ]5 ^9 e4 ]) _Uniform distribution, 均匀分布
1 H( Z5 g, Y! EUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
0 R) x% D- D/ j: f) gUnit, 单元* P |9 a; e4 K, i( S; E+ L& U- [/ x
Unordered categories, 无序分类
0 J0 p* u; I8 R; e3 Y3 V8 Y! [Upper limit, 上限
, w8 p6 ?4 \$ n1 [ a. ?) wUpward rank, 升秩. l7 X/ @; y) L1 P P6 k; e
Vague concept, 模糊概念8 q1 l6 K0 P& A! w# C X7 J# `
Validity, 有效性
5 u; Y f* c9 _6 d2 x [VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计+ A9 h' o* W; d# X
Variability, 变异性- o$ R( J' W% Y
Variable, 变量# P( @# M2 W# y/ p* ?
Variance, 方差
6 l" H& W& L6 |8 RVariation, 变异3 g% W. o& H. W3 S' q9 c
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转
% F( S9 S& W' y0 f& p" K# ^Volume of distribution, 容积
1 O$ U! W" |* b3 iW test, W检验
0 I. R+ t d7 C. y' IWeibull distribution, 威布尔分布
2 H* ]4 [0 a& Q+ `0 `2 I' v6 yWeight, 权数* k2 s& y( U: [( C2 v; e+ n
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验' u, C. R! n6 l4 k
Weighted linear regression method, 加权直线回归9 ?$ L" C( O) _9 I d, V, Y
Weighted mean, 加权平均数
& a( X& [6 j1 z% F7 Z: s% DWeighted mean square, 加权平均方差 }/ B% A7 `& ^
Weighted sum of square, 加权平方和
; _; k0 y# r3 f2 cWeighting coefficient, 权重系数& }; b$ k/ y2 k* C6 f! G. u" L. c
Weighting method, 加权法 5 L% ^+ g! Z; h
W-estimation, W估计量+ [5 ^2 B7 H: H2 h6 d! F4 C& w( | z
W-estimation of location, 位置W估计量
* f% h/ h- W0 o. W- ?Width, 宽度
T( o. u2 E3 }) |$ m; C' _Wilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
5 }- D$ l/ y' X# SWild point, 野点/狂点% L1 h4 C! I6 ?7 O& ~% {' V& R1 E
Wild value, 野值/狂值% ?( }) r, ~# C& h
Winsorized mean, 缩尾均值
8 A) x# b* ?# fWithdraw, 失访
A& d2 s j' A9 ~2 {9 W$ u& P/ iYouden's index, 尤登指数
3 r O+ S3 ^2 w3 O% E& u2 V$ {Z test, Z检验! B+ X7 {. {6 |) p* q
Zero correlation, 零相关
/ b6 _) y5 [6 d& |8 ~! V) n4 XZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
